Adapter les mesures préventives de santé et de sécurité pour les travailleurs qui cumulent des précarités : les obligations d’équité
Bibliographic record
Abstract
Cet article rapporte les constats d’une revue de la littérature et d’une consultation d’experts sur la santé de travailleurs cumulant des précarités : ceux embauchés par des agences de location de main-d’œuvre, les petites entreprises non syndiquées et les étrangers temporaires. On constate que : a) il est difficile de dresser un portrait de l’état de santé de ces travailleurs ; b) faute de pouvoir les distinguer au sein des entreprises, ils ne bénéficient d’aucune attention particulière ; c) ils sont souvent embauchés dans des secteurs non prioritaires, où la surveillance n’est pas assidue ; d) ils sont en marge des pratiques de SST parce qu’ils sont de passage dans les entreprises. Ces faits contribuent à les mettre à l’écart, alors qu’il serait possible d’adapter les pratiques préventives aux travailleurs cumulant des précarités en recadrant les obligations scientifiques, administratives, légales et morales de justice sociale des instances de santé et de sécurité au travail (SST).
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.027 | 0.042 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.007 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".